import pandas as pd       # 数据的处理和分析，清洗
import matplotlib.pyplot as plt     # 用来做可视化工具，---> 把数据做成图表

# 引入数据
                                # 处理表头  处理行索引
df = pd.read_csv('shuju.csv', header=None, index_col=0)
# print(df)

# 把红球号码拿出来
#   行：所有行
#   列：从1到6拿到数据
red_ball = df.loc[:, 1:6]
# print(red_ball)
# 把蓝球号码拿出来

blue_ball = df.loc[:, 7]
# print(blue_ball)


# 做数据统计
# 每个号码出现的次数
red_ball = red_ball.values.flatten()    # 把数据转换为一维数据
red_ball_count = pd.value_counts(red_ball)  # 统计数字出现次数
# print(red_ball_count)

# 蓝色本来就只有一列，是一维数据
blue_ball_count = pd.value_counts(blue_ball)  # 统计数字出现次数
# print(blue_ball_count)


# 可视化展示 ---> 制作成图表
# fig, ax = plt.subplots(2, 1)      # 一次创建很多个图表
#
# # 用饼图展示
# ax[0].pie(red_ball_count,labels=red_ball_count.index,radius=1, wedgeprops={'width':0.3})       # labels 标数, radius 半径, wedgeprops={'width':0.3} 扇形宽度
# ax[0].pie(blue_ball_count,labels=blue_ball_count.index, radius=0.5, wedgeprops={'width':0.2})       # labels 标数
#
# plt.show()      # 图表展示下



# 用饼图展示
plt.pie(red_ball_count,labels=red_ball_count.index,radius=1, wedgeprops={'width':0.3})       # labels 标数, radius 半径, wedgeprops={'width':0.3} 扇形宽度
plt.pie(blue_ball_count,labels=blue_ball_count.index, radius=0.5, wedgeprops={'width':0.2})       # labels 标数

plt.show()      # 图表展示下























